Theo Zhidongxi, vào ngày 16 tháng 8, tuần trước, OpenAI đã ra mắt mẫu máy chủ chủ lực thế hệ tiếp theo rất được mong đợi GPT-5. Ngay sau đó, đồng sáng lập kiêm CEO của OpenAI, Sam Altman, đã xuất hiện trên podcast của Cleo Abram, chia sẻ về những gì ông cho rằng là bước đột phá của GPT-5, bốn nút thắt lớn trong các đột phá công nghệ AI, dự đoán rằng AI sẽ khám phá ra những đột phá khoa học lớn vào cuối năm 2027, và khẳng định rằng GPT-8 có thể tìm ra phương pháp ung thư.
Sau đây là những điểm nổi bật từ lần:
1. Đột phá cốt lõi của GPT-5: Công cụ này đạt được nâng cấp trong lập trình, viết và giải quyết các vấn đề phức tạp, có thể tạo ra phần mềm chuyên nghiệp ngay lập tức và hỗ trợ cập nhật lặp lại theo thời gian thực.
2. AI là con dao hai lưỡi: ChatGPT có thể khiến con người lười biếng và ngừng suy nghĩ, nhưng nó cũng có thể mở rộng ranh giới nhận thức của con người bằng cách tăng cường trí nhớ và các chức năng khác. Chìa khóa nằm ở cách thiết kế công cụ định hướng hành vi của người dùng.
3. Định nghĩa về siêu trí tuệ: Khi một hệ thống AI liên tục vượt qua các chuyên gia hàng đầu của con người trong các lĩnh vực cốt lõi, nó sẽ bước vào giai đoạn siêu trí tuệ và quá trình này có thể diễn ra nhanh hơn dự kiến.
4. Tiêu chuẩn thực sự đang thay đổi: Mọi người trong xã hội tương lai sẽ dần chấp nhận nội dung do AI tạo ra .
5. Thị trường việc làm sẽ trải qua những thay đổi Sự lật đổ, nhưng xã hội vẫn sẽ kiên cường: những ngành nghề mới không tưởng sẽ xuất hiện trong tương lai và ngưỡng khởi nghiệp cá nhân sẽ giảm đáng kể nhờ các công cụ AI.
6. AI phải đối mặt với bốn nút thắt phát triển chính: tỷ lệ băm, dữ liệu , tối ưu hóa thuật toán và sản xuất hàng loạt .
7. Những khám phá khoa học lớn do AI thúc đẩy sẽ diễn ra vào cuối năm 2027: Các mô hình chung có thể đạt được những đột phá khoa học lớn vào cuối năm 2027. Vấn đề then chốt là khả năng mở rộng từ " nhiệm vụ cấp độ phút" sang nghiên cứu phức tạp "cấp độ nghìn giờ".
8. AI có thể chi phối quá trình phát triển thuốc: GPT-5 đã cải thiện đáng kể độ chính xác của lời khuyên y tế và trong tương lai, nó có thể đạt được "sự phát triển thuốc do AI dẫn dắt" và GPT-8 có thể chữa khỏi bệnh ung thư .
9. Hợp đồng xã hội cần được tái cấu trúc: Cần thiết lập một cơ chế mới để phân bổ tỷ lệ băm AI nhằm tránh chiến tranh tài nguyên.
10. Nghịch lý trách nhiệm của nhà phát triển: Ngành công nghiệp vẫn phải đối mặt với sự phân chia nhận thức giữa "cảnh báo về rủi ro tuyệt chủng trong khi đồng thời theo đuổi phát triển".
Sau đây là bản ghi cuộc phỏng vấn của Altman (Zhidongxi đã bổ sung, xóa bỏ và sửa đổi một số nội dung mà không làm thay đổi ý nghĩa ban đầu):
Chỉ mất 01,7 giây để tạo ra một trò chơi Snake, GPT-5 có thể tạo ra phần mềm theo yêu cầu gần như ngay lập tức
Cleo Abram: Hãy bắt đầu với thông báo gần đây của anh. Anh đã nói cách đây một thời gian rằng GPT-4 sẽ là mô hình ngớ ngẩn nhất mà chúng ta từng phải sử dụng. Nhưng GPT-4 đã vượt trội hơn 90% so với con người trong các bài kiểm tra như SAT, LSAT và GRE. Nó cũng có thể vượt qua các kỳ thi lập trình, kỳ thi sommelier và kỳ thi cấp phép hành nghề y. Và giờ anh vừa ra mắt GPT-5. GPT-5 có thể làm được gì mà GPT-4 không thể?
Sam Altman: Trước hết, điều quan trọng cần rút ra là bạn có thể có một hệ thống AI có thể làm được tất cả nhiệm vụ tuyệt vời này, nhưng rõ ràng nó không thể sao chép được nhiều thứ mà con người giỏi. Tôi cho rằng điều đó nói lên giá trị của kỳ thi SAT hay bất kỳ bài kiểm tra nào khác.
Nhưng tôi nghĩ nếu chúng ta có cuộc trò chuyện này vào ngày GPT-4 được phát hành và nói với bạn rằng nó hoạt động tốt như thế nào trong những lĩnh vực này, bạn có thể sẽ thốt lên: "Ôi trời ơi, điều này sẽ có tác động rất lớn đến rất nhiều công việc và hoạt động mà con người làm, trong đó những tác động tiêu cực." Và một số tác động tích cực mà bạn có thể đã dự đoán vào thời điểm đó vẫn chưa thành hiện thực. Vì vậy, những lĩnh vực mà các mô hình này vượt trội không bao gồm nhiều thứ khác mà chúng ta cần con người làm hoặc quan tâm.
Tôi hình dung điều tương tự sẽ lại xảy ra với GPT-5. Mọi người sẽ kinh ngạc trước khả năng của nó, và nó sẽ thực sự vượt trội trong nhiều lĩnh vực, cho phép họ đạt được nhiệm vụ phi thường. Nó sẽ biến đổi nhiều nhiệm vụ dựa trên kiến thức, cách chúng ta học tập và sáng tạo, và xã hội sẽ phát triển cùng với nó, với kỳ vọng cao hơn về những công cụ tốt hơn.
Đúng vậy, tôi cho rằng mô hình này tuyệt vời ở nhiều khía cạnh và có những hạn chế ở những khía cạnh khác, nhưng thực tế là giờ đây bạn có thể thực hiện nhiệm vụ kéo dài ba phút, năm phút hoặc thậm chí một giờ mà trước đây cần đến chuyên gia trong lĩnh vực này hoặc thậm chí là khó thực hiện, chỉ bằng một phần mềm trong túi là điều khá đáng kinh ngạc.
Tôi cho rằng đây là điều chưa từng có trong lịch sử loài người: một công nghệ đã đạt được những tiến bộ vượt bậc như vậy chỉ trong một thời gian ngắn. Giờ đây chúng ta đã có công cụ, chúng ta đang trực tiếp trải nghiệm chúng, và chúng ta đang thích nghi với chúng. Nhưng nếu bạn nói với mọi người năm hay mười năm trước rằng điều này sắp xảy ra, có lẽ chúng ta sẽ không tin.
Điều khiến tôi phấn khích nhất là đây là mô hình đầu tiên mà tôi cảm thấy mình có thể hỏi bất kỳ câu hỏi khoa học hoặc kỹ thuật khó nào và nhận được câu trả lời khá tốt.
Tôi có thể cho bạn một ví dụ vui: Hồi còn học cấp hai hay cấp ba, tôi có một chiếc TI83—một trong những chiếc máy tính đồ họa đời cũ—và tôi đã dành rất nhiều thời gian tạo ra một trò chơi tên là "Snake" trên đó. Tôi chơi khá giỏi, và mặc dù đó là một trò chơi khá ngớ ngẩn, việc lập trình trên TI83 cực kỳ cồng kềnh, tốn thời gian và khó gỡ lỗi.
Tôi chợt nảy ra ý tưởng thử xem liệu phiên bản đầu tiên của GPT-5 có thể tạo ra một ván Snake theo phong cách TI83 hay không. Nó đã làm được một cách hoàn hảo chỉ trong 7 giây. Rồi tôi tự hỏi, liệu đứa trẻ 11 tuổi của tôi có thấy điều này thú vị không? Hay tôi sẽ nhớ quá trình tạo ra trò chơi?
Tôi mất khoảng ba giây để suy nghĩ xem đây là điều tốt hay xấu, rồi tôi lập tức nghĩ: "Thực ra, tôi muốn thêm một tính năng mới thú vị vào trò chơi này." Tôi nhập ý tưởng này vào, và nó lập tức xuất hiện, cùng với việc trò chơi được cập nhật theo thời gian thực. Rồi tôi nói: "Thực ra, tôi muốn nó như thế này. Tôi thực sự muốn làm điều này."
Khoảnh khắc ấy, tôi chợt trải nghiệm lập trình viên 11 tuổi, khi có thể diễn đạt ý tưởng nhanh chóng, thử nghiệm nhiều điều mới mẻ và tương tác tức thời. Tôi tự nhủ: "Ôi trời, mình cứ lo bọn trẻ sẽ bỏ lỡ quá trình khám phá học lập trình trong 'Thời kỳ đồ đá' này", nhưng giờ tôi lại thấy phấn khích vì chúng sắp được sáng tạo với những công cụ mới này, và tốc độ hiện thực hóa ý tưởng thật đáng kinh ngạc.
Vậy nên điều quan trọng là GPT-5 không chỉ có thể trả lời tất cả những câu hỏi hóc búa này cho bạn mà còn có thể tạo ra phần mềm theo yêu cầu gần như ngay lập tức . Tôi cho rằng đây sẽ là một đặc điểm nổi bật của kỷ nguyên GPT-5, điều mà kỷ nguyên GPT-4 còn thiếu.
02. Các công cụ AI như GPT sẽ tăng “thời gian căng thẳng” nhận thức của con người
Cleo Abram: Khi bạn nói về điều này, nó làm tôi nhớ đến một khái niệm trong cử tạ gọi là "thời gian căng thẳng". Bạn có thể squat 45kg trong 3 giây hoặc 30 giây, và bạn sẽ đạt được nhiều hơn thế. Khi tôi nghĩ về quá trình sáng tạo của chúng tôi và những khoảnh khắc tôi cảm thấy mình đang tạo ra tác phẩm tốt nhất, thì nó đòi hỏi lượng lớn thời gian căng thẳng về nhận thức.
Tôi nghĩ khoảng thời gian căng thẳng nhận thức này rất quan trọng, và điều này hơi mỉa mai một chút—bản thân việc phát triển những công cụ này đã tốn rất nhiều thời gian căng thẳng nhận thức, nhưng theo một cách nào đó, người ta có thể nói rằng họ đang sử dụng chúng như một lối thoát khỏi suy nghĩ. Bạn có thể lập luận rằng chúng ta đã sử dụng máy tính theo cùng một cách, nhưng sau đó chúng ta chỉ chuyển sang các bài toán khó hơn. Bạn thấy sự khác biệt trong đó gì? Bạn ứng xử gì về điều này?
Sam Altman: Nó khác với máy tính. Rõ ràng, một số người dùng chatbot để không phải suy nghĩ, trong khi những người khác lại dùng chúng để suy nghĩ nhiều hơn bao giờ hết. Tôi hy vọng chúng ta có thể xây dựng công cụ này theo cách khuyến khích nhiều người sử dụng nó hơn để suy nghĩ nhiều hơn một chút và hoàn thành nhiều việc hơn.
Tôi cho rằng xã hội là một nơi rất cạnh tranh, và về mặt lý thuyết, nếu bạn cung cấp cho mọi người những công cụ mới, họ có thể làm việc ít hơn, nhưng trên thực tế, mọi người dường như làm việc chăm chỉ hơn và kỳ vọng của mọi người ngày càng cao hơn.
Vì vậy, tôi đoán rằng, giống như bất kỳ công cụ hoặc công nghệ nào, một số người sẽ tận dụng được nhiều hơn, và một số khác sẽ tận dụng được ít hơn, nhưng đối với những người muốn sử dụng ChatGPT để tăng "thời gian căng thẳng" nhận thức, họ hoàn toàn có thể.
Tôi nhận được rất nhiều cảm hứng từ 5% người dùng hàng đầu trên ChatGPT và thật tuyệt vời khi thấy họ học hỏi, làm và tạo ra được nhiều sản phẩm như thế nào.
Cleo Abram: Tôi mới chỉ dùng GPT-5 được vài giờ và đang thử nghiệm nó.
Sam Altman: Cho đến giờ bạn thấy thế nào?
Cleo Abram: Tôi vẫn đang học cách tương tác với nó. Thật thú vị, tôi cảm thấy như mình vừa mới học cách sử dụng GPT-4, và giờ tôi đang cố gắng học cách sử dụng GPT-5. Tôi tò mò muốn biết nhiệm vụ cụ thể nào mà bạn thấy thú vị nhất, vì tôi nghĩ bạn đã sử dụng nó được một thời gian rồi.
Sam Altman: Điều khiến tôi ấn tượng nhất là nhiệm vụ lập trình . Nó vượt trội ở nhiều khía cạnh khác, nhưng việc AI này có thể viết phần mềm cho bất cứ điều gì bạn cần nó làm đồng nghĩa với việc bạn có thể diễn đạt ý tưởng theo những cách hoàn toàn mới. AI có thể thực hiện nhiệm vụ rất phức tạp, và vì GPT-5 rất giỏi lập trình, nên tôi cảm thấy nó có thể làm được hầu hết mọi thứ. Tất nhiên, nó không thể thực hiện trực tiếp các tác vụ trong thế giới vật lý, nhưng nó có thể cho phép máy tính thực hiện các thao tác cực kỳ phức tạp, và ngược lại, nó có thể được sử dụng để điều khiển máy móc thực hiện nhiệm vụ. Đó chính là điều thực sự nổi bật đối với tôi.
Nó cũng đã có những tiến bộ đáng kể về mặt viết. Chúng tôi vẫn sử dụng dấu gạch ngang trong GPT-5, và nhiều người thích điều đó, nhưng chất lượng viết của GPT-5 chắc chắn tốt hơn nhiều.
Tất nhiên, chúng tôi vẫn còn một chặng đường dài phía trước và hy vọng sẽ cải thiện nó hơn nữa. Tuy nhiên, chúng tôi đã nghe nhiều người trong OpenAI nói rằng khi họ bắt đầu sử dụng GPT-5, họ biết nó tốt hơn về mọi chỉ báo, nhưng có một chất lượng tinh tế khó diễn tả. Nhưng sau đó, khi họ phải quay lại GPT-4 để kiểm tra một số thứ, họ cảm thấy rất tệ.
Tôi không biết chính xác tại sao lại như vậy, nhưng tôi đoán một phần là do phong cách viết của GPT-5 có vẻ tự nhiên hơn .
03. Altman dự đoán: Đến cuối năm 2027, những khám phá khoa học lớn được thúc đẩy bởi AI sẽ diễn ra
Cleo Abram: Để chuẩn bị cho buổi phỏng vấn lần, tôi đã liên hệ với một số nhà lãnh đạo khác trong lĩnh vực AI và công nghệ để thu thập một số câu hỏi cho anh. Câu hỏi tiếp theo đến từ Patrick Collison, CEO của Stripe, và nó liên quan đến giai đoạn tiếp theo: "Điều gì sẽ xảy ra sau GPT-5? Anh cho rằng năm nào các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ có một khám phá khoa học quan trọng? Còn thiếu điều gì mà chưa xảy ra?"
Ông cảnh báo ở đây rằng chúng ta nên gạt các mô hình toán học và trường hợp đặc biệt như AlphaFold sang một bên, và ông đặc biệt hỏi về các mô hình tổng quát hoàn chỉnh như sê-ri GPT.
Sam Altman: Tôi cho rằng hầu hết mọi người đều đồng ý rằng điều này sẽ xảy ra trong vòng hai năm tới, nhưng định nghĩa về "đáng kể" rất quan trọng.
Một số người có thể cho rằng"điều lớn lao" sẽ xảy ra vào đầu năm 2025, một số có thể đợi đến đầu năm 2026, và có thể một số sẽ không xảy ra cho đến cuối năm 2027, nhưng tôi dám cá rằng đến cuối năm 2027, hầu hết mọi người sẽ đồng ý rằng đã có những khám phá mới quan trọng do AI thúc đẩy , và tôi cho rằng tất cả những gì còn thiếu là sức mạnh nhận thức của các mô hình này.
Một nhà nghiên cứu đã kể cho tôi nghe về một khuôn khổ phân tích mà tôi rất thích. Ông ấy nói rằng một năm trước, mô hình của chúng tôi đã giải quyết tốt các bài toán cơ bản của cuộc thi toán trung học phổ thông, những bài toán mà các nhà toán học chuyên nghiệp có thể mất vài giây đến vài phút để giải.
Gần đây, chúng tôi đã giành huy chương vàng tại Kỳ thi Olympic Toán học Quốc tế (IMO), một cuộc thi toán học cực kỳ khó khăn dành cho một nhóm nhỏ các nhà toán học hàng đầu thế giới. Nhiều nhà toán học chuyên nghiệp thậm chí còn không thể giải được một bài toán nào, trong khi mô hình của chúng tôi lại đạt được kết quả tiên tiến nhất. Các bài toán trong những cuộc thi này có thể mất đến một tiếng rưỡi để chứng minh.
Kết quả là, mô hình của chúng tôi đã phát triển từ việc giải các bài toán chỉ mất vài giây, đến việc giải các bài toán mà con người mất vài phút, rồi một tiếng rưỡi để chứng minh. Trong tương lai, chúng tôi thậm chí có thể chứng minh được những định lý toán học mới và quan trọng - công việc mà những bộ óc hàng đầu thế giới có thể mất hàng nghìn giờ để hoàn thành.
Chúng ta đang tiến gần hơn đến mục tiêu đó và có một con đường dẫn đến tương lai đó: chỉ cần tiếp tục mở rộng mô hình .
04. Siêu trí tuệ là về việc làm mọi việc theo cách mà con người chuyên gia làm
Cleo Abram: Tương lai dài hạn mà anh mô tả là siêu trí tuệ. Điều đó thực sự có nghĩa là gì? Làm sao chúng ta biết mình đã đạt được nó?
Sam Altman: Nếu chúng ta có một hệ thống có thể nghiên cứu tốt hơn toàn bộ đội ngũ nghiên cứu OpenAI, đặc biệt là trong lĩnh vực nghiên cứu AI—ví dụ, nếu chúng ta muốn, chúng ta có thể nói, "Được rồi, cách tốt nhất để sử dụng GPU là để AI này quyết định những thí nghiệm nào chúng ta nên chạy thông minh hơn toàn bộ nhóm nghiên cứu tại OpenAI."
Nếu cùng một hệ thống đó có thể chạy OpenAI tốt hơn tôi, có thể vượt qua những nhà nghiên cứu giỏi nhất, có thể vận hành nó tốt hơn tôi và có thể làm mọi công việc khác tốt hơn người đang làm công việc đó, thì theo tôi đó chính là siêu trí tuệ.
Cleo Abram: Nghe cứ như khoa học viễn tưởng cách đây vài năm. Còn bây giờ thì…
Sam Altman: Vẫn vậy, nhưng bạn có thể nhìn thấy nó qua lớp sương mù.
Cleo Abram: Đúng vậy. Vậy nên, nghe như một bước trên con đường mà anh đang nói đến là những khoảnh khắc khám phá: đặt ra những câu hỏi hay hơn, tiếp cận mọi thứ theo cách của các chuyên gia, và tạo ra những khám phá mới.
Tôi đã suy nghĩ về một điều: nếu chúng ta quay trở lại năm 1899 và giả sử rằng chúng ta có thể đưa toàn bộ kiến thức vật lý tính đến thời điểm đó vào một hệ thống như vậy, rồi mở rộng nó một chút nhưng không vượt quá phạm vi này, thì khi nào hệ thống đó sẽ đưa ra được thuyết tương đối rộng?
Sam Altman: Một câu hỏi thú vị là, nếu chúng ta nhìn về tương lai và nghĩ về nơi chúng ta đang ở hiện tại, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta không bao giờ có thêm bất kỳ dữ liệu vật lý mới nào nữa?
Liệu chúng ta có mong đợi một siêu trí tuệ thực sự vượt trội có thể giải quyết các vấn đề vật lý năng lượng cao mà không cần accelerator hạt mới chỉ bằng cách nghiên cứu dữ liệu hiện có, hay sẽ yêu cầu phải chế tạo thiết bị mới và thiết kế các thí nghiệm mới?
Rõ ràng là chúng ta không biết câu trả lời cho câu hỏi này. Mỗi người có những phỏng đoán khác nhau. Nhưng tôi ngờ rằng đối với nhiều lĩnh vực khoa học, chỉ suy nghĩ sâu hơn về dữ liệu hiện có sẽ không đủ; chúng ta cần chế tạo các thiết bị mới và tiến hành các thí nghiệm mới , và điều đó cần thời gian - cũng giống như thế giới thực vốn chậm chạp và phức tạp.
Tôi chắc chắn rằng chúng ta có thể đạt được nhiều tiến bộ hơn bằng cách đào sâu hơn vào dữ liệu khoa học hiện tại, nhưng tôi nghi ngờ rằng để đạt được những đột phá lớn, chúng ta vẫn cần phải chế tạo máy móc mới và tiến hành các thí nghiệm mới, điều này về bản chất sẽ làm chậm tiến độ.
Nói cách khác, các hệ thống AI ngày nay rất giỏi trong việc trả lời hầu hết mọi câu hỏi . Hoặc, quay lại vấn đề về thời gian, chúng ta có thể nói rằng hệ thống AI vượt qua con người khi xử lý nhiệm vụ có thể hoàn thành trong một phút, nhưng chúng vẫn còn một chặng đường dài phía trước khi nói đến nhiệm vụ đòi hỏi hàng nghìn giờ.
Dường như có một khoảng cách đáng kể giữa trí tuệ con người và hệ thống AI khi nói đến nhiệm vụ dài hạn này. Tôi cho rằng cuối cùng chúng ta sẽ giải quyết được vấn đề này, nhưng hiện tại, đây vẫn là một thiếu sót đáng kể của AI.
05. ChatGPT sẽ hiểu người dùng thông qua bộ nhớ
Cleo Abram: Câu hỏi tiếp theo đến từ Jensen Huang, nhà sáng lập kiêm CEO của Nvidia. Sự thật là những gì đang diễn ra, và chân lý là ý nghĩa của nó. Vậy nên, sự thật là khách quan, còn chân lý là chủ quan. Chúng phụ thuộc vào quan điểm, văn hóa, giá trị, niềm tin và bối cảnh. AI có thể học và biết sự thật, nhưng làm thế nào AI có thể biết sự thật cho mọi người, từ mọi bối cảnh, ở mọi quốc gia?
Sam Altman: Tôi liên tục ngạc nhiên, và tôi nghĩ rất nhiều người cũng ngạc nhiên, về khả năng thích ứng linh hoạt của AI với bối cảnh văn hóa và cá nhân khác nhau.
Một trong những tính năng yêu thích của tôi là tính năng tăng cường trí nhớ đã ra mắt trong ChatGPT đầu năm nay. Với tính năng này, tôi thực sự cảm thấy ChatGPT đang dần hiểu rõ hơn về tôi—những điều tôi quan tâm, kinh nghiệm sống và bối cảnh của tôi, cũng như quá khứ đã tạo nên con người tôi ngày hôm nay.
Tôi có một người bạn sử dụng ChatGPT rất nhiều và chia sẻ rất nhiều về cuộc sống của mình trong mọi cuộc trò chuyện. Anh ấy đã yêu cầu ChatGPT thực hiện sê-ri bài kiểm tra tính cách và bắt chước phong cách trả lời của anh ấy. Kết quả chính xác giống hệt với điểm số bài kiểm tra thực tế của anh ấy, mặc dù anh ấy chưa bao giờ thực sự nói về tính cách của mình.
Qua nhiều năm, ChatGPT đã thực sự hiểu tôi rất nhiều thông qua văn hóa, giá trị và trải nghiệm sống mà tôi đã chia sẻ. Đôi khi tôi dùng tài khoản miễn phí chỉ để trải nghiệm cảm giác không có lịch sử của mình, và trải nghiệm đó thực sự khác biệt.
Vì vậy, tôi nghĩ tất cả chúng ta đều ngạc nhiên khi thấy AI có thể học hỏi và thích nghi tốt đến thế nào về mặt này.
Cleo Abram: Vậy bạn hình dung mọi người ở nhiều nơi khác nhau trên thế giới sẽ sử dụng các AI khác nhau với các chuẩn mực văn hóa và bối cảnh khác nhau phải không?
Sam Altman: Tôi cho rằng mọi người sẽ sử dụng cùng một mô hình cơ bản, nhưng sẽ có bối cảnh được cung cấp cho mô hình đó để khiến nó hoạt động theo cách phù hợp với mong muốn của cộng đồng.
06. Tiêu chuẩn thực sự là chất lỏng
Cleo Abram: Tôi cho rằng khi chúng ta nói về ý tưởng về sự thật và chân lý, có vẻ như đây là thời điểm thích hợp cho chuyến du hành thời gian lần của chúng ta, và chúng ta sẽ đến năm 2030. Đây là một câu hỏi nghiêm túc, nhưng tôi muốn hỏi bằng một ví dụ vui vẻ. Bạn đã bao giờ xem video một chú thỏ nhảy trên tấm bạt lò xo chưa?
Sam Altman: Đúng vậy.
Cleo Abram: Trông nó giống như video một chú thỏ ở sân sau chơi trên tấm bạt lò xo đang lan truyền gần đây. Tôi cho rằng lý do mọi người phản ứng mạnh mẽ như vậy là vì đây có lẽ là lần đầu tiên mọi người xem một video, thích thú với nó, rồi sau đó mới phát hiện ra nó hoàn toàn do AI tạo ra.
Trong chuyến du hành thời gian lần, nếu chúng ta tưởng tượng mình là những thiếu niên ở năm 2030, lướt qua bất cứ thứ gì mà một thiếu niên năm 2030 lướt qua, làm sao chúng ta có thể phân biệt được đâu là thật, đâu là giả?
Sam Altman: Ý tôi là, tôi có thể cho bạn đủ mọi câu trả lời. Chúng ta có thể crypto, chúng ta có thể quyết định xem chúng ta tin tưởng ai nếu họ thực sự quay phim điều gì đó. Nhưng tôi cảm thấy, điều sẽ xảy ra là mọi thứ sẽ dần dần hội tụ.
Giống như bức ảnh bạn chụp bằng iPhone ngày nay, phần lớn là ảnh thật, nhưng có một chút thì không, có một số chức năng AI chạy trong trong đó khiến ảnh trông đẹp hơn theo cách mà bạn không hiểu.
Đôi khi bạn nhìn thấy những thứ kỳ lạ, như mặt trăng, và có rất nhiều quá trình xử lý diễn ra giữa các photon được cảm biến máy ảnh thu được và hình ảnh cuối cùng bạn nhìn thấy, nhưng bạn đã quyết định rằng nó đủ thực, hoặc hầu hết mọi người đã quyết định rằng nó đủ thực, và chúng ta đã chấp nhận rằng có một số thay đổi dần dần kể từ thời điểm các photon chạm vào phim máy ảnh.
Giống như việc nhìn lên Tik Tok, có thể sử dụng nhiều công cụ chỉnh sửa video khác nhau để làm cho chúng trông đẹp hơn thực tế. Hoặc toàn bộ cảnh quay được tạo ra, hoặc một số video được tạo ra hoàn chỉnh, chẳng hạn như những chú thỏ trên tấm bạt lò xo.
Tôi cho rằng ngưỡng "cần phải thực tế đến mức nào để được cho rằng thực tế" cứ liên tục thay đổi.
Cleo Abram: Vậy thì đây là vấn đề liên quan đến giáo dục.
Sam Altman: Chính xác. Ý tôi là, truyền thông luôn dao động giữa ranh giới thực và ảo. Ví dụ, khi xem một bộ phim khoa học viễn tưởng, chúng ta biết cốt truyện không hề xảy ra. Hoặc khi xem ảnh một kỳ nghỉ tuyệt đẹp trên Instagram của ai đó, nó có thể là thật, nhưng bạn cũng biết rằng có rất nhiều du khách khác đang xếp hàng để chụp ảnh cùng một cảnh, và điều đó đã được khéo léo loại bỏ khỏi khung hình.
Tôi nghĩ chúng ta đã chấp nhận điều này và đây sẽ là xu hướng lâu dài.
07. “Chưa bao giờ có thời điểm nào tốt hơn để sáng tạo như bây giờ.”
Cleo Abram: Hãy quay ngược thời gian trở lại, ví dụ như năm 2035. Một số nhà lãnh đạo trong lĩnh vực AI đã nói rằng trong vòng năm năm tới, một nửa số việc làm văn phòng cấp thấp sẽ bị AI thay thế. Đối với những sinh viên tốt nghiệp đại học vào thời điểm đó, ông hy vọng thế giới sẽ ra sao?
Tôi cho rằng có rất nhiều thảo luận về khả năng thay thế việc làm do AI, nhưng tôi cũng tò mò vì tôi có một công việc mà 10 năm trước không ai nghĩ sẽ tồn tại. Nếu chúng ta nghĩ về năm 2035, những sinh viên sắp tốt nghiệp đại học, nếu họ vẫn tiếp tục học đại học, có thể sẽ rất khác.
Sam Altman: Họ có thể sẽ thực hiện nhiệm vụ khám phá hệ mặt trời và làm một công việc mới, thú vị, được trả lương cao, cực kỳ vui vẻ và cảm thấy tệ cho bạn và tôi vì phải làm công việc cũ thực sự nhàm chán này, và mọi thứ đều tốt đẹp hơn.
Mười năm nữa dường như khó hình dung vì còn quá xa. Nếu nhân tốc độ thay đổi hiện tại với 10 năm nữa, có lẽ sẽ rất khó hình dung. Mười năm trước, thật khó để hình dung tình hình hiện tại, nhưng nhìn về tương lai, 10 năm nữa sẽ còn khác biệt và kịch tính hơn nữa.
Cleo Abram: Vậy là năm năm nữa, chúng ta đang ở năm 2030. Tôi tò mò muốn biết anh cho rằng tác động ngắn hạn của điều này đối với giới trẻ sẽ như thế nào.
Những tuyên bố như "một nửa số công việc cấp đầu vào sẽ bị AI thay thế" nghe rất khác so với thế giới mà họ đang bước vào và khác so với thế giới mà tôi đã từng bước vào.
Sam Altman: Tôi cho rằng một số loại công việc sẽ biến mất hoàn toàn, điều này chắc chắn sẽ xảy ra, và người trẻ là những người thích nghi tốt nhất với điều đó. Tôi lo lắng về việc điều đó sẽ ảnh hưởng thế nào đến một người 62 tuổi không muốn đào tạo lại hay học lại hơn là một người 22 tuổi.
Nếu tôi 22 tuổi và vừa tốt nghiệp đại học, tôi sẽ coi mình là đứa trẻ may mắn nhất trong lịch sử. Chưa bao giờ có thời điểm nào tốt hơn để sáng tạo, dù là phát minh ra thứ gì đó hay khởi nghiệp kinh doanh.
Tôi cho rằng hoàn toàn có thể thành lập một công ty chỉ do một người sáng lập và có giá trị cuối cùng lên tới hơn 1 tỷ đô la, và quan trọng hơn là cung cấp cho thế giới những sản phẩm và dịch vụ tuyệt vời—thật không thể tin được.
Thật tuyệt vời khi những công cụ trước đây đòi hỏi đội ngũ hàng trăm người thì giờ đây có thể thành thạo chỉ bằng cách học cách sử dụng chúng và có một ý tưởng hay.
08. AI có bốn yếu tố hạn chế chính: sức mạnh tính toán, dữ liệu, thiết kế thuật toán và sản xuất hàng loạt
Cleo Abram: Tôi cho rằng những điều quan trọng nhất mà khán giả có thể nghe từ bạn trong chương trình có thể được chia thành hai phần:
Thứ nhất, về mặt chiến thuật: Làm thế nào để bạn thực sự cố gắng xây dựng nền tảng trí tuệ mạnh mẽ nhất thế giới, và những hạn chế của việc này là gì? Thứ hai, về mặt triết học: Làm thế nào bạn và những người khác có thể xây dựng công nghệ này theo cách thực sự giúp ích, thay vì gây hại, cho nhân loại?
Bây giờ, hãy cùng bàn về các khía cạnh chiến thuật. Theo tôi, có ba yếu tố hạn chế chính trong AI: sức mạnh tính toán, dữ liệu và thiết kế thuật toán. Hiện tại, anh ứng xử ba lĩnh vực này? Và anh sẽ giúp mọi người hiểu rõ hơn về loạt tiêu đề liên quan tiếp theo mà họ có thể thấy như thế nào?
Sam Altman: Tôi cho rằng còn có một điều thứ tư, đó là tìm ra sản phẩm nào cần xây dựng . Bản thân tiến bộ khoa học, nếu không được đưa vào tay con người, sẽ có rất ít giá trị sử dụng và không cùng phát triển với xã hội theo cùng một cách.
Nhưng nếu tôi đề cập đến những lĩnh vực này trong lĩnh vực máy tính, thì đây chắc chắn là dự án cơ sở hạ tầng lớn nhất mà tôi từng thấy và thậm chí có thể là dự án lớn nhất và tốn kém nhất trong lịch sử loài người.
Toàn bộ Chuỗi cung ứng bao gồm sản xuất chip, bộ nhớ và thiết bị mạng, đưa các thành phần này vào máy chủ, rồi sau đó tạo ra các trung tâm dữ liệu siêu quy mô thông qua các dự án xây dựng khổng lồ. Việc tìm kiếm nguồn năng lượng - thường là một yếu tố hạn chế - và tất cả các thành phần hỗ trợ khác là một quá trình cực kỳ phức tạp và tốn kém, và chúng tôi vẫn đang thực hiện theo cách tùy chỉnh, độc đáo.
Cuối cùng, chúng tôi hy vọng sẽ thiết kế được một nhà máy lớn, tích hợp, nơi cát được đưa vào ở một đầu để tan chảy, và năng lực tính toán AI hoàn chỉnh được tạo ra ở đầu kia. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn còn rất xa mục tiêu này, và toàn bộ quá trình vẫn cực kỳ phức tạp và tốn kém. Chúng tôi đang đầu tư lượng lớn năng lượng vào việc mở rộng năng lực tính toán càng nhiều càng tốt và đẩy nhanh tiến độ.
Sau khi GPT-5 ra mắt, nhu cầu chắc chắn sẽ tăng vọt trở lại và tỷ lệ băm hiện tại sẽ không thể đáp ứng được nhu cầu , giống như khi GPT-4 lần đầu ra mắt - nhu cầu AI của thế giới vượt xa khả năng cung cấp hiện tại của chúng ta và việc xây dựng thêm sức mạnh tính toán là một phần quan trọng để đạt được sự cân bằng giữa cung và cầu.
Trên thực tế, đây là những gì tôi dự định dành phần lớn năng lượng của mình vào - cách chúng ta xây dựng sức mạnh tính toán trên quy mô lớn hơn, cách mở rộng số lượng GPU từ hàng triệu lên hàng chục triệu, hàng trăm triệu và cuối cùng là hàng tỷ để đáp ứng nhu cầu của mọi người về các ứng dụng AI.
09. Sự phát triển của AI hiện đang bị hạn chế bởi năng lượng
Cleo Abram: Khi nghĩ về điều này, bạn sẽ nghĩ đến những thách thức lớn nào trong lĩnh vực này?
Sam Altman: Hiện tại, chúng ta đang bị hạn chế nhiều nhất về năng lượng. Nếu muốn vận hành một trung tâm dữ liệu quy mô gigawatt, việc tìm nguồn điện có khó không? Rất khó để tìm được nguồn điện có sẵn trong ngắn hạn.
Chúng tôi cũng bị hạn chế rất nhiều bởi các chip xử lý và chip nhớ, cách đóng gói chúng lại với nhau, cách xây dựng giá đỡ và còn sê-ri thứ khác như giấy phép, công việc xây dựng, v.v.
Nhưng một lần nữa, mục tiêu của chúng ta sẽ là thực sự tự động hóa việc này . Một khi chúng ta chế tạo được robot, chúng có thể giúp chúng ta tự động hóa hơn nữa, giống như một thế giới mà về cơ bản bạn có thể bỏ tiền vào và tạo ra một trung tâm dữ liệu đúc sẵn. Nếu chúng ta có thể làm được điều đó, rất nhiều hạn chế sẽ được gỡ bỏ.
Loại thứ hai là dữ liệu. Các mô hình này đã trở nên thông minh đến mức nếu chúng ta đưa cho chúng một cuốn sách giáo khoa vật lý, khả năng vật lý của chúng chỉ cải thiện đôi chút—và thành thật mà nói, GPT-5 đã hiểu khá rõ mọi thứ trong sách giáo khoa vật lý.
Chúng tôi rất hào hứng với dữ liệu tổng hợp và việc người dùng giúp chúng tôi tạo ra nhiệm vụ và hoàn cảnh ngày càng phức tạp, và tôi cho rằng tầm quan trọng của dữ liệu sẽ luôn hiện hữu.
Nhưng chúng ta đang bước vào một giai đoạn mới: các mô hình cần học những điều chưa từng tồn tại trong bất kỳ dữ liệu hiện có nào. Làm thế nào để chúng ta dạy các mô hình khám phá những điều mới? Chúng ta có thể làm điều này bằng cách đề xuất các giả thuyết, kiểm tra chúng, thu thập kết quả thực nghiệm, rồi cập nhật dựa trên những gì đã học được.
Tiếp theo là thiết kế thuật toán. Chúng tôi đã đạt được những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực này, và tôi cho rằng điều tuyệt vời nhất mà OpenAI đã làm trên toàn cầu là thiết lập một nền văn hóa cho phép những đột phá liên tục trong nghiên cứu thuật toán.
Chúng tôi không chỉ tìm ra những nguyên lý cốt lõi mà sau này trở thành mô hình GPT, mà còn khám phá logic then chốt của mô hình lập luận. Hiện tại, chúng tôi đang nghiên cứu một số mô hình mới. Tôi vô cùng phấn khích khi nghĩ rằng sẽ có những đột phá thuật toán đáng kể đang chờ đợi chúng tôi trong tương lai.
Chúng tôi vừa phát hành một mô hình mã nguồn mở có tên là GPT-OSS và tôi rất ngạc nhiên khi thấy nó thông minh như o4-Mini, nhưng lại chạy cục bộ trên máy tính xách tay của tôi.
Nếu bạn hỏi tôi vài năm trước khi nào một mô hình thông minh như thế này sẽ chạy trên máy tính xách tay, tôi sẽ nói rằng phải mất nhiều năm nữa. Nhưng sau đó, chúng tôi đã có một số đột phá về thuật toán, đặc biệt là trong lĩnh vực suy luận, cho phép chúng tôi xây dựng một mô hình nhỏ có thể làm được nhiệm vụ tuyệt vời. Những đột phá này là phần thú vị và tuyệt vời nhất trong công việc của tôi.
10. GPT-1 từng bị chế giễu, nhưng nó sẽ chứng kiến sự phát triển lớn hơn nữa trong những năm tới
Cleo Abram: Tôi thấy anh rất thích suy nghĩ về điều này. Tôi tò mò muốn biết những người chưa hiểu rõ anh đang nói gì và chưa quen với cách thiết kế thuật toán có thể mang lại trải nghiệm tốt hơn mà họ thực sự sử dụng. Anh có thể tóm tắt tình hình hiện tại của công nghệ này không? Anh đã nghĩ gì khi nghĩ về sự thú vị của câu hỏi này?
Sam Altman: Ý tưởng đằng sau GPT-1 đã bị nhiều chuyên gia trong lĩnh vực này chế giễu vào thời điểm đó: chúng ta có thể huấn luyện một mô hình để chơi một trò chơi nhỏ - cho nó xem một loạt từ và để nó đoán từ tiếp theo trong chuỗi. Đây được gọi là học không giám sát. Kiểu học này không yêu cầu các nhãn cụ thể như "đây là mèo" hay "đây là chó". Bạn chỉ cần cho nó một vài từ và để nó dự đoán từ tiếp theo.
Việc một nhiệm vụ đơn giản như vậy có thể cho phép một mô hình học được những khái niệm cực kỳ phức tạp, nắm vững mọi thứ về vật lý, toán học và lập trình, tất cả chỉ bằng cách liên tục dự đoán từ tiếp theo nghe có vẻ vô lý, kỳ diệu, và thậm chí là không tưởng vào thời điểm đó. Tuy nhiên, đây chính xác là cách con người học hỏi: khi trẻ sơ sinh lần đầu tiên nghe ngôn ngữ, phần lớn chúng tự mình tìm ra ý nghĩa trong đó.
Vì vậy, chúng tôi tiếp tục làm điều đó, và nhận ra rằng nếu mở rộng quy mô, hiệu suất của mô hình sẽ tốt hơn, nhưng cần phải mở rộng theo cấp số nhân. Vì vậy, các mô hình trong thời đại GPT-1 không hoạt động tốt, và nhiều chuyên gia trong lĩnh vực này đã nói, "Ồ, điều này thật nực cười, nó sẽ không bao giờ hoạt động, nó sẽ không mạnh mẽ."
Nhưng chúng ta có cái gọi là "quy luật mở rộng quy mô". Chúng ta cho rằng, "Được rồi, khi chúng ta tăng sức mạnh tính toán, bộ nhớ, dữ liệu, v.v., hiệu suất của các mô hình sẽ được cải thiện một cách có thể dự đoán được. Chúng ta có thể sử dụng những dự đoán này để đưa ra quyết định về cách mở rộng quy mô và đạt được những kết quả to lớn."
Hóa ra điều này có hiệu quả ở nhiều cấp độ khác nhau, và điều đó không rõ ràng vào thời điểm đó, và tôi nghĩ đó là lý do tại sao thế giới lại bị sốc vì điều này - bởi vì nó có vẻ như là một khám phá rất khó xảy ra.
Một bước đột phá khác là chúng ta có thể kết hợp các mô hình ngôn ngữ này với học tăng cường: cho mô hình biết điều gì tốt và điều gì xấu, và từ đó dạy nó cách suy luận. Phương pháp này đã thúc đẩy sự phát triển của O1, O3, và giờ là GPT-5.
Hôm nay, chúng tôi đang thử những hướng đi mới: chúng tôi đã tìm ra cách tạo ra các mô hình video tốt hơn và đang khám phá phương pháp mới để mở rộng quy mô bằng cách sử dụng các loại dữ liệu và hoàn cảnh mới.
Tôi cho rằng rất khó để dự đoán tình hình sẽ ra sao trong 5 đến 10 năm tới, nhưng chúng ta có một con đường mở rộng rất thuận lợi và mạnh mẽ trong vài năm tới.
11. Mọi người sẽ nhanh chóng thích nghi với những thay đổi do AI mang lại
Cleo Abram: Tôi cho rằng mọi người đã quen với việc chúng ta đang đi trên con đường bằng phẳng từ 1 đến 2, rồi 3, rồi 4 đến 5, nhưng thực tế thì nó không hề tuyến tính, mà hỗn loạn hơn. Hãy kể cho chúng tôi nghe về một số hỗn loạn trước GPT-5, một số vấn đề thú vị mà các anh phải giải quyết là gì?
Sam Altman: Chúng tôi đã phát hành một mô hình có tên là Orion như một phần của GPT 4.5, đây là một mô hình thú vị nhưng lại khó sử dụng.
Chúng tôi nhận ra rằng mình cần phải nghiên cứu thêm dựa trên mô hình, vì vậy chúng tôi đã tuân theo một quy luật tỷ lệ mới và dốc hơn, nhưng vào thời điểm đó, chúng tôi không thực sự hiểu được ý nghĩa của nó.
Thí nghiệm này mang lại hiệu quả tính toán tốt hơn và cải thiện khả năng suy luận của mô hình. Tuy nhiên, nhìn lại, chúng tôi phát hiện ra một số vấn đề với cách tiếp cận dữ liệu của mình — xét cho cùng, các mô hình này cần phải đủ lớn để học từ lượng dữ liệu khổng lồ.
Vậy nên, trong công việc hàng ngày, bạn sẽ phải xoay chuyển rất nhiều: thử nghiệm một số giải pháp, hoặc điều chỉnh một ý tưởng kiến trúc nếu nó không hiệu quả. Nhưng tất cả những thay đổi này, khi cộng lại, cuối cùng sẽ dẫn đến sự tiến bộ theo cấp số nhân và ổn định.
Cleo Abram: Tôi luôn thấy thú vị khi ngồi đây phỏng vấn anh về một sản phẩm anh vừa phát hành, anh đã nghĩ đến điều tiếp theo rồi. Anh có thể chia sẻ một vài câu hỏi anh đang nghĩ đến không? Nếu một năm sau tôi được gặp lại anh, tôi sẽ hỏi anh điều gì?
Sam Altman: Bạn có thể hỏi tôi, việc thứ này có thể khám phá ra khoa học mới nghĩa là gì? Thế giới nên nghĩ gì về việc GPT-6 khám phá ra khoa học mới? Có thể chúng ta sẽ không đạt được điều đó, nhưng dường như nó vẫn trong tầm tay.
Cleo Abram: Nếu anh làm được, anh sẽ nói gì? Tác động của thành tựu đó sẽ thế nào? Giả sử anh thành công.
Sam Altman: Tôi cho rằng những điều tốt đẹp về công nghệ này sẽ rất tuyệt vời, những điều xấu sẽ rất khủng khiếp, và những phần kỳ lạ sẽ cực kỳ lạ lẫm lúc đầu, nhưng chúng ta sẽ nhanh chóng quen với chúng thôi.
Vì vậy, chúng ta kiểu như, "Ồ, điều này thật không thể tin được, nó đang được sử dụng để chữa bệnh," và chúng ta cũng lo ngại, "Ồ, thật đáng sợ khi một mô hình như thế này đang được sử dụng để tạo ra các mối đe dọa an ninh sinh học mới." Và chúng ta cũng kiểu như, "Ôi Chúa ơi, thế giới đang thay đổi quá nhanh, nền kinh tế tăng trưởng quá nhanh, đây chỉ là một tốc độ thay đổi chóng mặt."
Cuối cùng, điều này, giống như mọi thứ khác, sẽ được con người thích nghi, vì con người có khả năng thích nghi phi thường với mọi mức độ thay đổi , và đến lúc đó, chúng ta sẽ chỉ nói, "Được rồi, mọi chuyện vốn như vậy."
12. “Một đứa trẻ sinh ra ngày nay sẽ không bao giờ thông minh hơn AI.”
Sam Altman: Một đứa trẻ sinh ra ngày nay sẽ không bao giờ thông minh hơn AI.
Bởi vì chúng sinh ra trong thời đại mà AI đã rất thông minh, khi chúng bắt đầu hiểu cách thế giới vận hành, chúng đã quen với việc mọi thứ lặp đi lặp lại và cải thiện với tốc độ đáng kinh ngạc, và những khám phá khoa học mới cũng được cập nhật nhanh chóng.
Họ sẽ không bao giờ biết thế giới sẽ như thế nào nếu không có AI và đối với họ, sự tồn tại của AI sẽ là điều vô cùng tự nhiên.
Theo quan điểm của họ, việc sử dụng máy tính, điện thoại di động hay bất kỳ công nghệ nào không thông minh như con người ngày nay cũng giống như sống trong một "Thời kỳ đồ đá" không thể tưởng tượng nổi. Cũng giống như khi nhìn lại cuộc sống những năm 2020, chúng ta sẽ cảm thấy rằng con người thời đó không có một cuộc sống viên mãn.
Nhưng khi bạn thích nghi với sự tồn tại của AI, bạn sẽ không còn làm những việc mà AI có thể giúp bạn làm nữa, vì vậy tôi nói rằng trẻ em sinh ra ngày nay sẽ không bao giờ thông minh hơn AI.
Cleo Abram: Tôi đang nghĩ đến chuyện sinh con.
Sam Altman: Bạn nên làm vậy, đó là điều tốt nhất.
Cleo Abram: Tôi biết anh vừa sinh con đầu lòng. Những điều anh vừa nói ảnh hưởng thế nào đến suy nghĩ của tôi về việc nuôi dạy con cái trong thế giới đó? Anh có lời khuyên nào cho tôi không?
Sam Altman: Có lẽ cũng chẳng khác mấy so với cách bạn nuôi dạy con cái mình hàng chục ngàn năm qua. Yêu thương con cái, cho chúng thấy thế giới, ủng hộ chúng trong mọi điều chúng muốn làm và dạy chúng cách trở thành người tốt có lẽ là điều quan trọng nhất.
Cleo Abram: Nghe có vẻ giống như trong thế giới của bạn, mọi người có thể không đi học đại học, nhưng thay vào đó, họ có nhiều lựa chọn hơn; và vì họ có nhiều lựa chọn hơn, họ có thể nói rằng "Tôi muốn xây dựng điều này"—và đây là một công cụ tuyệt vời có thể giúp họ.
Sam Altman: Đúng vậy, tôi muốn con tôi cho rằng tôi sống một cuộc sống rất hạn hẹp, còn anh ấy thì có quyền tự do làm bất cứ điều gì.
13. GPT-5 hoạt động tốt hơn trong các truy vấn về sức khỏe và có lẽ GPT-8 có thể chữa khỏi một số bệnh ung thư
Cleo Abram: Tôi nghĩ đến một lĩnh vực mà AI có thể mang lại tác động tích cực thực sự lớn nhất đến trẻ em và tất cả chúng ta, đó là sức khỏe. Vậy nếu chúng ta chọn một năm, chẳng hạn năm 2035, và tôi đang ngồi đây phỏng vấn Hiệu trưởng Trường Y Stanford, ông muốn ông ấy nói với tôi rằng AI đã làm gì cho sức khỏe của chúng ta vào năm 2035?
Sam Altman: Một trong những điều chúng tôi tự hào nhất về GPT-5 là nó đã đạt được nhiều tiến bộ trong việc đưa ra khuyến nghị về sức khỏe và mọi người đã sử dụng mô hình GPT-4 lượng lớn để nhận được khuyến nghị về sức khỏe.
Bạn có thể đã từng thấy câu chuyện tương tự trên mạng: một người mắc phải căn bệnh hiểm nghèo mà các bác sĩ phải vật lộn để chẩn đoán. Sau khi nhập các triệu chứng và kết quả xét nghiệm máu của họ vào ChatGPT, AI đã xác định chính xác một căn bệnh hiếm gặp. Sau đó, họ đến gặp bác sĩ, uống thuốc theo chỉ định và cuối cùng đã khỏi bệnh—thật là một phép màu.
Rõ ràng, phần lớn các truy vấn ChatGPT liên quan đến sức khỏe. Vì vậy, chúng tôi đã nỗ lượng lớn để vượt trội trong lĩnh vực này, và GPT-5 thực sự hoạt động tốt hơn trong các truy vấn liên quan đến sức khỏe.
Cleo Abram: Ý bạn là "tốt hơn" ở đây là thế nào?
Sam Altman: Nó sẽ cho bạn câu trả lời tốt hơn, chính xác hơn, ít mang tính suy đoán hơn, và có nhiều khả năng cho bạn biết điều gì thực sự không ổn với bạn và bạn nên làm gì với nó. Chăm sóc sức khỏe hoàn thiện là điều tuyệt vời, nhưng rõ ràng, điều mọi người thực sự mong muốn là không bị bệnh.
Đến năm 2035, tôi cho rằng chúng ta sẽ có thể sử dụng những công cụ này để chữa khỏi hoặc ít nhất là điều trị một số lượng lớn các căn bệnh hiện đang hoành hành và tôi cho rằng đó sẽ là một trong những lợi ích dễ nhận thấy nhất của AI.
Cleo Abram: Mọi người thường nói về cách AI sẽ cách mạng hóa chăm sóc sức khỏe, nhưng tôi tò mò muốn đi sâu hơn một chút và hỏi cụ thể những gì bạn đang tưởng tượng, chẳng hạn như, liệu những hệ thống AI này có giúp chúng ta khám phá ra GLP-1 sớm hơn, vốn đã tồn tại từ lâu, hay những thứ như AlphaFold và quá trình gấp protein có giúp tạo ra các loại thuốc mới không?
Sam Altman: Tôi muốn GPT-8 có thể tự suy nghĩ và nói: "Tôi đã tra cứu tất cả thông tin có thể tìm thấy và tôi có những ý tưởng này. Bạn cần tìm một kỹ thuật viên phòng thí nghiệm để thực hiện chín thí nghiệm này và sau đó báo cáo kết quả của từng thí nghiệm cho tôi."
Tiếp theo, bạn phải đợi hai tháng để các tế bào hoàn tất quá trình phát triển, sau đó phản hồi kết quả cho GPT-8, nói rằng: "Tôi đã thử rồi, và đây là kết quả". GPT-8 sau đó sẽ nói: "Được rồi, hãy tổng hợp phân tử này, tiến hành nghiên cứu như thí nghiệm trên chuột trước, rồi sau đó chuyển sang nghiên cứu trên người". Đây là cách bạn được hướng dẫn từng bước trong quá trình thử nghiệm thuốc.
14. Những thay đổi do AI mang lại có thể gây tổn hại cho cá nhân, nhưng xã hội vẫn có khả năng phục hồi.
Cleo Abram: Tôi nghĩ bất cứ ai mất người thân vì ung thư đều sẽ khao khát công nghệ này. Được rồi, hãy tưởng tượng lại nhé. Tôi định nói là năm 2050, nhưng tất cả các mốc thời gian của tôi lại bị rút ngắn đáng kể - cảm giác thế giới đang thay đổi quá nhanh.
Khi tôi nói chuyện với các nhà lãnh đạo khác trong lĩnh vực AI, họ đều nhắc đến Cách mạng Công nghiệp. Họ nói: "Tôi chọn năm 2050 vì tôi nghe mọi người nói rằng những thay đổi mà chúng ta sẽ trải qua vào thời điểm đó sẽ giống như Cách mạng Công nghiệp, nhưng lớn hơn và nhanh hơn gấp 10 lần."
Cách mạng Công nghiệp đã mang đến cho chúng ta y học hiện đại, hệ thống vệ sinh, giao thông vận tải, sản xuất hàng loạt và tất cả những tiện nghi mà ngày nay chúng ta coi là hiển nhiên. Nhưng đó cũng là một thời kỳ rất khó khăn đối với nhiều người, và toàn bộ cuộc Cách mạng Công nghiệp kéo dài khoảng 100 năm.
Nếu quy mô và tốc độ thay đổi sắp tới lớn hơn 10 lần so với Cách mạng Công nghiệp, ngay cả khi chúng ta tiếp tục rút ngắn khung thời gian trong cuộc trò chuyện này, thì hầu hết mọi người sẽ cảm thấy thế nào? Và nếu mọi thứ diễn ra như bạn hình dung, ai sẽ vẫn bị tổn thương trong quá trình này?
Sam Altman: Tôi thực sự không biết cảm giác sẽ ra sao. Tôi cảm thấy như chúng ta đang ở một vùng đất chưa được khám phá, nhưng tôi tin vào khả năng thích nghi, sự sáng tạo vô hạn và khát khao khám phá của con người - rằng chúng ta sẽ luôn tìm thấy những điều mới mẻ để làm.
Tuy nhiên, ngay cả khi sự thay đổi này thực sự có thể diễn ra nhanh chóng, mặc dù tôi không cho rằng nó sẽ nhanh như một số đồng nghiệp của tôi nói, thì bản thân xã hội có quán tính rất lớn và mọi người thích nghi với lối sống của mình khá chậm.
Một số công việc sẽ biến mất hoàn toàn, nhiều loại công việc sẽ thay đổi đáng kể và tất nhiên nhiều thứ mới sẽ xuất hiện - giống như công việc của bạn chưa từng tồn tại cách đây không lâu, và công việc của tôi cũng vậy.
Theo một nghĩa nào đó, chu kỳ thay đổi này đã diễn ra trong một thời gian dài, và mặc dù nó thường gây gián đoạn cho cá nhân, nhưng xã hội đã chứng minh được khả năng phục hồi đáng kinh ngạc. Nhưng theo một nghĩa khác, chúng ta đơn giản là không biết sự thay đổi này sẽ diễn ra nhanh hay xa đến mức nào.
Vì vậy, tôi cho rằngchúng ta cần có sự khiêm tốn và cởi mở đặc biệt để xem xét các giải pháp mới mà cách đây không lâu được cho rằng hoàn toàn nằm ngoài khả năng.
15. Hợp đồng xã hội có thể phải thay đổi và cần phải tìm ra những cách thức mới để mang lại giá trị.
Cleo Abram: Tôi muốn nói về một trong đó kịch bản có thể xảy ra. Mặc dù không phải là lịch sử, nhưng tôi biết rằng trong cuộc Cách mạng Công nghiệp lần, điều kiện y tế công cộng đã trở nên cực kỳ tồi tệ, dẫn đến việc áp dụng nhiều biện pháp y tế công cộng; và trong cuộc Cách mạng Công nghiệp lần, điều kiện làm việc tồi tệ thúc đẩy việc thiết lập các hệ thống bảo hộ lao động.
Mỗi bước tiến lớn trong quá trình phát triển đều gây ra một số hỗn loạn và chúng ta luôn có thể tìm ra cách để khắc phục và giải quyết những vấn đề này.
Ngày nay, dường như chúng ta đang ở giữa một cuộc chuyển đổi lớn, và tôi tò mò: Liệu chúng ta có thể dự đoán sớm những gián đoạn cụ thể mà sự thay đổi này có thể mang lại không? Và chúng ta có thể thực hiện những can thiệp công cộng nào trước để giảm thiểu những gián đoạn dự kiến?
Sam Altman: Quan điểm của tôi là những nguyên tắc cơ bản của hợp đồng xã hội có thể cần phải thay đổi hoặc không —xét cho cùng, cung và cầu sẽ cân bằng, và cuối cùng tất cả chúng ta sẽ tìm được công việc mới và những cách mới để chuyển giao giá trị cho nhau.
Nhưng tôi cho rằng chúng ta có thể cần suy nghĩ về cách chia sẻ thứ có thể là nguồn lực quan trọng nhất trong tương lai: tỷ lệ băm. Theo tôi, cách tốt nhất là làm cho sức mạnh tính toán AI trở nên phong phú và rẻ nhất có thể. Nếu không, tôi thậm chí có thể thấy trước rằng chiến tranh có thể bùng nổ.
Về cách chúng ta phân phối quyền truy cập vào sức mạnh tính toán của AGI, đây có vẻ là một hướng đi rất đáng để khám phá và cũng là điều nghe có vẻ hơi điên rồ nhưng lại rất quan trọng để cân nhắc nghiêm túc.
16. AI sẽ trở thành nền tảng cho sự phát triển xã hội trong tương lai và toàn bộ xã hội sẽ trở nên "siêu thông minh".
Cleo Abram: Một trong những điều tôi thấy mình suy nghĩ trong cuộc trò chuyện này là chúng ta thường đổ hầu hết trách nhiệm về tương lai của AI cho các công ty phát triển nó, nhưng chính chúng ta là những người sử dụng nó, chúng ta là những người giám sát các cuộc bầu cử của mình.
Vậy nên tôi rất tò mò, và đây không phải là câu hỏi về quy định liên bang cụ thể, mặc dù tôi rất muốn biết liệu anh có câu trả lời cho câu hỏi đó không, nhưng anh muốn hỏi chúng tôi điều gì? Trách nhiệm chung ở đây là gì? Và chúng ta có thể hành động như thế nào để giúp tương lai lạc quan này trở nên khả thi hơn?
Sam Altman: Một trong những ví dụ lịch sử mà tôi yêu thích nhất là bóng bán dẫn. Đó là một phát minh khoa học tuyệt vời được một số nhà khoa học lỗi lạc khám phá, và giống như AI ngày nay, nó đã được tích hợp vào rất nhiều thứ chúng ta sử dụng ở quy mô đáng kinh ngạc và tương đối nhanh chóng - máy tính, điện thoại, máy ảnh, bóng đèn, bất cứ thứ gì - đến mức nó thực sự đã mở ra một cây công nghệ hoàn toàn mới cho nhân loại.
Đã có một thời, hầu như ai cũng bị ám ảnh bởi các công ty sản xuất bóng bán dẫn, những công ty bán dẫn ở Thung lũng Silicon. Giờ đây, có lẽ bạn có thể kể tên một vài công ty, nhưng hầu như bạn chẳng mấy khi nghĩ đến họ. Phần lớn, bóng bán dẫn đã trở nên phổ biến đến mức chúng ta gần như không còn nhận ra chúng nữa.
Điều tương tự cũng đúng với Thung lũng Silicon, nơi những người trẻ mới ra trường hầu như không nhớ tại sao ban đầu nơi này được gọi là "Thung lũng Silicon". Bạn không cảm thấy rằng những công ty sản xuất bóng bán dẫn đó đã định hình xã hội, mặc dù họ chắc chắn đã làm rất nhiều điều quan trọng.
Bạn nghĩ về những thay đổi mà Apple đã mang lại với iPhone, rồi bạn nghĩ về hệ sinh thái nội dung mà TikTok đã xây dựng trên iPhone, và bạn nói, "Hãy xem, đây là danh sách dài những người và sự vật đang thúc đẩy sự phát triển xã hội theo nhiều cách khác nhau - bao gồm những gì chính phủ làm hoặc không làm, và cách mọi người sử dụng những công nghệ này." Tôi cho rằng AI sẽ trải qua quá trình này trong tương lai.
Ví dụ, một đứa trẻ sinh ra ngày nay sẽ không bao giờ biết đến một thế giới không có AI , nên chúng sẽ không thực sự nghĩ về nó, nó sẽ hiện diện trong mọi thứ. Chúng sẽ nghĩ về các công ty đã xây dựng dựa trên AI và những gì họ đã làm với nó, và những quyết định mà các nhà lãnh đạo chính trị đã đưa ra mà có lẽ họ đã không thể đưa ra nếu không có AI, nhưng chúng vẫn sẽ nghĩ về những gì vị tổng thống này hay vị tổng thống kia đã làm.
Các công ty AI đã xây dựng nên giàn giáo này , chúng tôi thêm lớp của mình lên trên cùng, và giờ đây mọi người có thể đứng trên đỉnh và thêm một lớp nữa, rồi đến lớp tiếp theo và nhiều lớp nữa, và đó chính là vẻ đẹp của xã hội chúng ta.
Xã hội là siêu trí tuệ, giống như những công cụ tuyệt vời được tạo ra từ nỗ lực chung của toàn xã hội mà không một cá nhân nào có thể tạo ra một mình, và đó là những gì tôi cho rằng nó sẽ mang lại.
Cleo Abram: Vậy có lẽ nhu cầu của hàng triệu người được xây dựng dựa trên điều đó
